Metoda sněhové koule

Metoda sněhové koule je určena k získávání nových kontaktů na základě procesu postupného nominování osobami, které již ve výběrovém souboru jsou.

Proces výběru začíná u jednotlivců, u nichž se ví, že splňují daná kritéria. Následně jsou při interview požádáni, aby nominovali další osoby, které daná kritéria splňují, a aby výzkumníkům s těmito osobami umožnili kontakt. I s nimi je posléze provedeno interview a celý proces se opakuje. Výběrový soubor se tak rozrůstá prostřednictvím napojení se na sociální kontakty. Respondenti či informátoři jsou tedy na sebe průběžně „nabalováni“ – odtud metafora sněhové koule.

Cílem je obvykle rychlé a snadné rozšíření nevyhovujícího počátečního výběrového souboru[1].

1. Obrátíme se na zárodečný soubor jednotek (jednotlivci, organizace).
2. Požádáme o kontakty na jiné jednotky odpovídající našim požadavkům (počet kol je závislý na velikosti zárodečné skupiny).
3. Výběr ukončíme, jestliže se opakují nově nabízená jména či adresy.

Tato metoda výběrového šetření se používá při nepravděpodobnostním (nenáhodném) výběru z málo početných skupin, skupin speciálních, těžko přístupných, pro které se špatně sestavují pravděpodobnostní výběry a „pro něž neexistují seznamy“[2], a nemáme-li k jedincům, kteří jsou potenciálním předmětem zkoumání, přístup.

Konkrétně se tato metoda provádí při kvalitativních studiích drogové problematiky, jakož i v dalších oblastech, kde je předpoklad, že jedinec pomůže v nalezení dalšího jedince.

Mezi největší výhody metody sněhové koule patří možnost odhalit skryté společnosti lidí, které nejsou v žádném konkrétním souboru evidovány. Také pomocí ní můžeme snadněji a levněji získat rozsáhlý výběrový soubor, snadněji zajistit anonymitu procedur, získat kvalitativní informace ohledně sociálních sítí i jednotlivců bez náročného plánování, apod.[3]

Mezi největší nevýhody patří např. náročnost pro terénní pracovníky, problémy s reprezentativitou aj.

Je-li vybrán zavádějící prvotní výběrový soubor, který v dalších vlnách nevede k požadovanému rozšířenému výběru, může dojít ke zkreslení. Příčinou může být například snaha neodhalovat své blízké (jedná-li se např. o konzumenty drog). Zkreslení se lze vyhnout výběrem různorodého prvotního vzorku, který je načerpán z pestré škály prvotních zdrojů.[4]

Teoretická nasycenost je jev, který nastává, když se v datech neobjevují nové vzorce a kategorie. Kategorie jsou již propracované a popsané, a vztahy mezi jednotlivými kategoriemi jsou dobře ustanoveny.

Je to jev vedoucí k ukončení výběrového procesu.